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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Tecnicas Especializadas
Data Science Guia Definitivo Machine Learning

Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Técnicas Especializadas

Nem todos os dados são tabulares e independentes. Estruturas de dados específicas, como séries temporais e variáveis categóricas, exigem abordagens de imputação para os valores ausentes que respeitem sua natureza intrínseca. Isso é o que veremos agora na quinta e penúltima parte do Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science.

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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estrategias Avancadas
Data Science Guia Definitivo Machine Learning

Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estratégias Avançadas

Enquanto a imputação univariada (que vimos na Parte 3 deste guia) “preenche” os dados, a imputação multivariada tenta “prever” os valores ausentes de forma mais inteligente, utilizando as relações entre as variáveis. Esta abordagem é fundamentalmente mais robusta, especialmente em cenários MAR. Mas, como a imputação multivariada é mais avançada, ela também pode trazer um pouco mais de complexidade em muitos casos. Vejamos as principais técnicas nessa categoria.

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